經濟學（Economics）和運籌學（OR）這兩門學科的聯繫與區別是什麼？

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經濟學和運籌學都是研究有限資源如何運用的學科，而他們都同時涉及博弈論這個分支，能從宏觀的角度闡述下這兩個學科的聯繫與區別嗎？

謝邀。

最討厭聽到「經濟學是研究資源配置最優化的問題」這樣的論調。

有很多人會陷入一個誤區，認為經濟學是指導人和企業做決策達到最優，但是這是個誤區。

經濟學不是倫理學，也不是運籌學。

經濟學的「理性人」是個假設，假設大家有個效用函數來最大化，以此來解釋預測人的行為。但是經濟學不是告訴大家要做理性人，這是完全不一樣的。所以經濟學不是教人應該如何做的倫理學。

同理，經濟學也不是運籌學。利潤最大化等等也只是個假設。你可以假設了利潤最大化之後解釋廠商的行為，但是並不是說廠商不滿足你的利潤最大化行為就不是理性的。實際上現實情況太複雜，廠商的行為可能比經濟學模型推導出來的利潤最大化條件要理性的多。所以經濟學理論對經濟個體的行為指導有限。

一句話，運籌學的最優化是目標，經濟學的最優化是假設，怎麼可能一樣。

有人這麼總結：經濟學發展到今天，既不能用經濟學研究的內容來定義，也不能用經濟學研究的方法來定義，而只能說經濟學家乾的事情都算經濟學。

經濟學當然會用一些運籌學的方法，就像經濟學會把其他不管什麼學科都刨過來用一點而一樣。

經濟學和運籌學的相似之處在於它們的main methodology是一樣的，即mathematical optimization/mathematical programming。事實上，題主所談到的game theory 中，Harsani關於不完全信息博弈的貢獻最初就是發表在OR 領域的flagship journal——management science上，而經濟學大師Kenneth Arrow同樣在OR誕生時的50年代對OR的重要分支——inventory theory做出重要貢獻。

但是，Econ和OR還是有非常多不同的，個人認為，經濟學發展到現在，應當說是最富有科學性的「硬」社會科學，主流經濟學希望在理性假設下探究個人、企業、國家的具體經濟行為並由此對不同市場乃至經濟社會的運行和演化給出自己的解釋（Micro/Macro），並通過實證分析（econometrics）和實驗（experimental econ）去驗證這些可能的解釋/數學模型，它具有非常強的科學性。而貫穿各類模型的當然就是各種優化方法了。

然而，不知道各位學習經濟學的時候會不會覺得，經濟學家對企業的假設。。。略微有點簡單？一個生產函數（成本函數）就把production theory的模型都給概括了？不同行業（製造業和服務業）它們的運營模式和成本結構都不一樣，內部更是非常複雜，在宏觀上為建模和求解方便高屋建瓴自然有利於研究，但似乎過於一般性了。

OR的出現使人們從更為細緻/低層的角度對企業運營問題加以考慮。但是這裡要聲明的是，OR的應用絕非僅限於企業活動/經濟現象，事實上在其誕生之初就是應用在軍事活動的（可參見RAND公司，George Dantzig等），而今更是在很多non-profit organization中發揮了作用。從根本上來說，OR是一門方法論學科，它和優化理論基本可以視為同義詞，但其所研究的問題又有很強的現實意義，也可以為實際決策給出參考意見，此外OR經過演算法的實現也確實能在實際中得以應用。或者說，Econ更高大上，OR更接地氣。

不妨舉OR中一些非常經典的例子說明。

有限資源的生產問題：利用有限種原材料製造若干種成品，每種成品所用到的原材料數量各不相同，在有限資源的情形下如何安排生產計劃以最小成本滿足市場需求？

VRP/IRP : 某超市有多個連鎖門店，各店覆蓋的消費者人群存在異質性因而每天對不同商品的需求是不確定的，但是超市總部通過向供應商採購又要在一定周期內向各個門店配送不同數量的商品。說到配送無非就是請運輸公司或者自己幹了，不管誰來干，人們都需要考慮，每隔多久送？每次送哪些商品？每種商品各送多少？安排多少輛車？車輛路線怎麼走？商品怎麼裝箱？商品運到了在超市門店怎麼擺？blabla各種問題不一而足。

當然以上還是short-term（或者說operational level）的問題，時間一長，決策者也許會考慮，到底應該向供應商買多少種類的商品，每個category下面又應該買多少小類，每個SKU（庫存的基本計量單位）應該採購多少；如果有多個供應商，它們在價格、質量、交貨提前期和可靠性方面有什麼區別，我應當採用什麼樣的策略？從超市自身而言，如果某個門店收益不佳，是不是應該關閉讓其他門店承擔其客流？自身如果有若干個配送倉庫，要不要再建？建在哪裡？還是擴容當前的倉庫？

這些則被稱為long-term的問題（strategic level）。

其實上面這些可能更多的是OM（operations management）的問題了，只是舉例說明。

不過我估計經濟學家是不會考慮這麼Low層次的問題了，因為在經濟學教科書上沒見過。

但是這類問題不管從理論上還是實踐中都是頗有意義的，也推動著優化理論/OR的發展。因而運籌學的特點在於它比經濟學從更為「低」的層次研究如何優化的問題，包括構建模型，探究模型性質，求解模型等等。但是它和經濟學的一個區別在於只負責給出「為了實現最優應該怎麼做」，或許會給出「實現最優了之後系統會怎麼樣」，但不會說「實際中就該這麼做」，不涉及ethic或者價值上的判斷，它從技術上給出優化的參考意見供決策所需。

運籌學的應用非常廣，從發展最初的製造業（以scheduling/inventory/queueing model為代表）到今天深入不同行業，如航空業有revenue management；此外在零售業、能源、醫療等均獲得了重要應用。從ATM機如何安排布置到在線網店如何動態定價，從呼叫中心人員排班到機場登機口調度，從如何安排足球聯賽/NBA賽程（主客場合理安排，兩隻球隊交手時間間隔）到醫院如何設置手術時間段，你都能見到它的影子。

但是OR也有問題，就是目前很少能像Econ那樣給出實證分析的驗證，只能說「你應該這樣做」但還不能說「現實中大家是不是這樣的」，當然這也和學科本身性質有關吧。

從學科定位來說，經濟學顯然要大得多，涵蓋面十分豐富，想必自有Econ大神條分縷析，而OR只能算是數學下屬的工具類子學科吧。

PS http://en.wikipedia.org/wiki/JEL_classification_codes AEA(美國經濟學協會)的分類系統

給出了經濟學子學科的不同分類

而http://pubsonline.informs.org/page/opre/editorial-statements/area-editor-statements

INFORMS 則給出了OR一些子研究領域的介紹

經濟學是廣義的運籌，運籌學是狹義的經濟。運籌是經濟學下屬的二級學科（一般都在商學院，因為動態規劃用的太多，有的工學院也會開相關的專業）。

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不同意 @Jichun Si 的說法。經濟學最早的目的是讓資源配置最有效（這也是經濟的字面含義），現在已經成為研究人類經濟行為的涵蓋非常廣泛的學科。其主要分為2個方向（互不排斥，互有交叉）：positive和normative。positive主要是解釋經濟現象的，即假設個體理性或者有限理性，為什麼我們會觀察到這些現象。normative則是以最大化福利最優化資源配置為目標，指導人們的經濟行為。這2者都是非常重要的研究方向，運籌就是normative下的一個具體學科而已。

經濟學是一個學科，在經濟學開始研究之前，沒人研究這類問題。運籌學是為了拉經費單獨給數學裡的一些問題起的一個籠統的名字，所以這麼起名字是因為這些問題都有類似的應用，所以您老要是關心這個問題，就給我們投錢吧您那。

不邀自答，獻醜了。

兩者有交叉但是算不同的學科吧，不知道用計量和統計的關係類比是不是合適。

經濟學應該更注重模型的建立過程，追求用最合適的模型來研究經濟問題，當然很多模型落在了數學優化模型的範疇內。

相比於經濟學，運籌學可以說更加關注「優化」這個工具本身。除了研究怎樣建立數學優化模型來解決包括經濟學問題在內的各類問題外，運籌學也注重研究求解模型的有效演算法，和其它學科比如計算機科學都有交叉。再往理論基礎方向延伸得話，數學優化和數值分析等等，都算是應用數學的分支了。

具體到實際中，經濟學和運籌學可以對同一個問題從不同的側重點去研究。舉個正在看的例子，不確定環境下的供應鏈設計問題：

Modeling supply-chain planning under demand uncertainty using stochastic programming: A survey motivated by asset-liability management 是一篇發表在International Journal of Production Economics的文章, 提出了解決不確定環境下供應鏈設計問題的隨機規劃模型框架，比較了該模型和Asset-liability management的關係，並總結了後者建模和求解方法在該隨機規劃模型中可行的應用。

相似的問題，A stochastic programming approach for supply chain network design under uncertainty是一篇運籌學雜誌（European Journal of Operational Research ）的文章，除了建立相似的模型，著重分析並用算例演示了解決大規模隨機規劃模型的有效演算法（Sample-Average-Approximation integrated with accelerated Benders decomposition）。

PS：說得比較亂，例子也不夠典型，限於經濟學背景淺薄，理解有誤之處求指出。

謝邀。

經濟學是在德國讀的。按德國的分類就很清楚了。

經濟學研究有限資源的分配。其中分成國民經濟學（VWL，宏觀）和企業經濟學（BWL）。其中企業經濟學可以粗分成四個大類，企業管理，市場營銷，財務管理，以及生產與物流管理。

Operations Research（運籌學）則是用定量的數學模型與方法尋找最優解。在應用數學，信息學以及經濟學等領域被廣泛應用。經濟學領域中運籌學常被運用於生產與物流管理領域。

運籌學是一種方法論，主要解決「怎麼辦」的問題。與經濟學的交集主要集中在生產與物流管理領域。

對一個最優化問題：

ECON:(加一堆假設後)——有解嗎？

IEOR: (跑一堆模擬後)——好解嗎？

思想都是一致的，那就是解決最優化問題。

但經濟學考慮的是投入產出的最優化，而運籌學更多的是包括產出最優化在內的更多最優化問題。

經濟學的發展和運籌學的發展應該說是殊途同歸，前者開始沒有過多涉及通過建立數學模型來進行最優化計算，而後者開始也只是研究戰略方法而已。在如今的計算機輔助下，他們都已經深深的打上了數學模型的烙印。

於是作為學酥的數學過敏症患者深深地給跪了！

首先，經濟學和運籌學並不是同一級別的概念。經濟學是一門獨立學科，而運籌學是一類數學工具的統稱，同理博弈論也是一類數學工具的統稱。經濟學可以獨自列入諾獎，而運籌學不可以。打個不一定恰當的比方，經濟學是個類，運籌學是個演算法。

其次，經濟學是社會科學，研究範疇涵蓋較多，最主要的是研究價格和貨幣。運籌學是數學工具箱，在工程上運用較多，比如通信、選址、管理學等。簡單說，前者是科學範疇，後者是工學範疇。因為科學和工學的區別，經濟學較少用到運籌學，普遍用到的是統計學，而運籌學和統計學概念更加接近。

最後，運籌學可以說是在解決資源分配的工程問題，而經濟學在於研究人和資源的關係，對象是人的行為。

個人認為

經濟學是研究人類社會怎樣富裕、怎樣更富裕，關鍵是人。

運籌學是研究資源怎樣利用有效率、怎樣利用更有效率，關鍵是資源。

都學過一點點，說些粗淺的了解，忘輕拍。

總的來說，經濟學和運籌學有如下不同：

1. 學科不同。經濟學屬社會科學，運籌學屬工科（管理科學）。

2. 關注點不同。經濟學關注理論性，運籌學關注工具性和實用性。

3. 對象不同。經濟學重視解釋現象，運籌學重視解決問題。

4. 應用範圍不同。經濟學的理論應用範圍廣泛，運籌學主要應用在企業範圍中。

舉例來說，經濟學關注人類社會中的經濟內涵。比如為什麼會有市場，為什麼會有企業，價格是什麼，價值是什麼，競爭是什麼，制度是什麼等等。世間經濟現象無窮無盡，例如價格管制、進出口配額、電影院的定價，農產品的定價等等，都是可以研究其來龍去脈的。

運籌學面對一個問題時則要看怎麼去解決它，使之最有效率。比如線性規劃、排隊論、各種優化演算法等等，都是尋求解決問題的最有效方法。怎麼安排鐵路運行最好、怎麼安排生產計劃最省最賺，怎麼設計排隊系統最能滿足客戶需求等都是它的應用場景。

至於聯繫，就像第四點提到的。由於企業生產管理運營都屬於經濟活動，所以和經濟學有一定的關聯，可能某些方面會應用到經濟學的理論，比如機票的歧視定價，有經濟學的價格歧視知識，也有運籌學最大化利潤的方法。但總體來說，運籌學和經濟學是很不一樣的領域。

說幾點：

1、不存在經濟是更上層的學科，運籌是更細的。你愛設置個諾貝爾運籌獎也沒問題。

2、不存在經濟是社科，大多數經濟比如微觀計量論文中都是大量數學。

3、運籌整體研究比較細的具體的問題和模型，像很多分支supply chain, revenue management, optimization都是從微觀層面研究最優化的問題。所以一般對於一個industrial engineering的學生都會上一些微觀經濟學，博弈論之內的經濟課。你也會經常在運籌學的論文中看到一些競爭啊之類帶經濟特色的東西。

4、模型構造不一樣或者說研究角度不一樣。即使離運籌最近的微觀經濟學研究都側重於像平衡、遊戲策略、實際經濟特色的一些影響啊之類感覺的東西；但運籌的模型總體來說就三個字：最優化。怎麼得到實際問題或者模型的最優解。

所以整體來說當然經濟更廣泛一點。但隨著運籌的發展，加入很多像隨機模型、統計方法、演算法之類的東西，已經是非常獨立的學科，並且應用會越來越廣泛。

經濟學一直在講一個效益的問題，有宏觀和微觀之分。個人覺得是在一個框架下設置各種參考維度，建立模型去測量達到最優化的資源配置。對於文科基礎的我，經濟學講了許多抽象的東西，而又將這些抽象的東西嘗試用具體的符號標準表示出來~搭配用得比較多的應該是計量經濟學吧？！用計量建模，量化參考維度，搜集實際數據來進行回歸運算；又或者在金融領域建立模型來預測......我再一次認為經濟學建模是大神們的技能之一，自己get不到......哎呀我學得一團糟~

運籌學是生產安排過程中最優化資源配置、產能的一種工具，非常實在的。個人認為這個是將一些生產規劃中常見的問題具體化，利用有限的產能總量去安排不同的生產工具，從而優化產能結構。運籌學一直都在尋求最大最小值、問題最優解等「最」的問題。不得不講的是，運籌對於我來講是微積分和線代的升級版，不過用於解決實際生產的問題是很有用的。o(╯□╰)o學了這麼多年數學真的第一次讓我深切感受到我究竟可以用數學做什麼——而不是去買菜算數！

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難得在知乎見到有人問運籌，所以就答了......作為一個學渣，我的運籌學得充滿血淚和自豪感~能腦補一個下午都做運籌只為最優解的心情么？能明白一個下午都用eviews做回歸分析的無奈么（正版win7與盜版eviews的不牽手弄得我好慘！）

ORIE學生來答，經濟學不熟悉，我來介紹一下Operations Research。

運籌學就是運用統計、概率模型來模擬現實生活中的問題，

經典例子是生產流水線的優化，如何能達到最高產能，如何最優化自己產能的利用率。

用不同的模型來擬合，找出最佳方案，這就是運籌學在實業中的運用。

運籌學是一個很實用的學科，基本上所有行業都用得到，任何行業都需要優化流程，航班路線需要優化，金融學中需要優化收益率，供應鏈中如何達到最優，等等。

需要的skill set：概率、統計、編程。

佔個坑。待會兒回來填

運籌學是演算法科學

運籌學更像是一門工具，運籌學的核心思想是「最優化」問題，並介紹了多重求最優解的方法，可以幫助人們解決各類問題。

經濟學在博弈論誕生之前，的確像是運籌學在經濟領域的應用，因為環境設定全是事先給定的，而經濟學就是為了求在給定條件下，研究主體（例如企業）的最優解（例如最優價格）。博弈論誕生之後，將環境的變化也納入了考慮範疇內，經濟學有了博弈論之後，如魚得水，擺脫了「經濟學僅僅是為了求給定條件求最優策略的學科」的尷尬地位，使得經濟學更加符合了其含義，博弈論可以說是經濟學的一場革命。

在經濟學研究中，可以使用運籌學提供的各種求最優值的方法。運籌學更像是一門工具，可以供例如經濟學等學科運用。

經濟學具有非常宏大的體系，非常多的分支。雖然基本思想，最優化資源配置好像有點雷同，實際上運籌學只是計量經濟學方面的一門課，偏向於工具一類的，兩者沒有可比性的。

運籌學和經濟學沒太大關係. 《運籌學》和《數據結構與演算法》的很多內容是重疊的。通常《運籌學》一書都是泛泛的談演算法，《數據結構與演算法》一書則具體講到如何用某種計算機語言來實現這種演算法。